引言 本文[1]介绍了如何在Seurat软件中将查询数据集与经过注释的参考数据集进行匹配。...本文除了展示与之前PBMC案例相同的参考映射功能外，还进一步介绍了： 如何构建一个监督的主成分分析（sPCA）转换。 如何将多个不同的数据集依次映射到同一个参考集上。...尽管我们也可以计算并应用传统的PCA投影，但在处理通过WNN分析构建的多模态参考数据时，我们更推荐使用监督式PCA（sPCA）。...SaveAnnoyIndex() 函数生成的文件可以与参考 Seurat 对象一起分发，以便在需要时将其添加到参考对象中的 Neighbor 对象里。...这些待查询的数据集来源于人类细胞图谱（Human Cell Atlas，HCA）的免疫细胞图谱中的骨髓数据集，可以通过SeuratData包访问。
需求场景 就是用户组+权限节点，这个需求 laravel 有很多很好的第三方包实现。下面描述代码不参与缓存机制纯数据库查询，给大家提供一个思路。...数据表设计 其实这一块我个人是参考的 Zizaco/entrust 因为我觉得，大多数情况下，我们要用的角色和权限节点都是真多用户的。...ability 用户 Trait Ability 实例 Role 模型所需代码 使用 然后我们打开 User 模型wen jia文件添加如下代码： class User ......{ use UserHasAbility; } 总结 其实性状在 User 模型中只暴露了 roles 和 ability 两个公开方法。...整个 ability 都是结合在集合之上的一些封装，这样是的代码调用更加优雅。 以上代码是在开发ThinkSNS+中的实际真实代码。具体的实现可参考项目。
#RichDif: 丰度变化的多样性 adespatial这个包功能十分强大，如还可以进行向前筛选（forward.sel）。...但是注意forward.sel只能用于RDA，而vegan中的ordistep可用于RDA和CCA。...保留具有正空间相关的特征向量。 接着就可以利用这些保留的特征向量作为空间解释变量，与OTU进行相关性分析。 而MEM是PCNM的一般化，可将任何的相似矩阵代替距离矩阵，对空间结构进行解析。...adespatial中针对MEM的具体函数不再赘述。 END 一个环境工程专业却做生信分析的深井冰博士，深受拖延症的困扰。...想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。 目前能力有限，尚不能创造知识，只是知识的搬运工。
引言 本文[1]介绍了如何在Seurat软件中将查询数据集与经过注释的参考数据集进行匹配。...同时，您还需要安装SeuratDisk包。...根据论文中的描述，本例中我们采用了预先计算的监督主成分分析（Supervised PCA，简称spca）变换。...以下是使用这些中间函数完成相同操作的代码示例： pbmc3k <- TransferData( anchorset = anchors, reference = reference, query...这是 UMAP 软件包所预期的工作方式，但有时也可能因此忽视了查询数据集中存在的、可能具有研究价值的新细胞类型。
本案例实现了，单字段多搜索词模糊匹配查询和多字段同个搜索词模糊匹配查询，或的关系 在thinkPHP模型查询中，一般有两种方式：数组方式和闭包方式，相对于数组方式只能定义查询条件，闭包方式可以支持更多的连贯操作...在thinkPHP闭包查询中通常使用use进行参数传递 普通闭包查询： items=ItemModel::all(function(query){ 带参数的闭包查询： items=ItemModel::...all(function(query)use( query->where(‘type’, }) tp5中的where与whereor同时使用一： data = db(‘table’)->where(function...WHERE ( `key1` = value OR `key1` = value1 ) OR ( `key2` = ‘value2’ OR `key3` = ‘value3’ ) 实际场景 tp5 使用数组查询时...中的where与whereor怎么同时使用
而大多数开发者用户都会使用linux版本进行安装。 ? 对于安装部署出现的问题，TSINGSEE青犀视频团队研发的经常为客户远程调试，通常都会通过抓取网络包的方式进行排查。...当我们在使用SSH连接远程客户服务器的时候可以有两种方式进行抓包，分别是： 通过tcpdump进行抓包，对于tcpdump抓包，保存到服务器，在拷贝到本地进行分析。...通过wireshark进行抓包，对于ssh连接后，如何使用wireshark？ 本文我们就简单介绍一下如何在SSH连接linux的情况，使用wireshark进行抓包。...6、在Xshell中对创建的SSH会话进行如下设置：“连接>SSH>隧道”的“X11转移”，勾选“X DISPLAY”，参数无需修改。 此时通过SSH连接出现以下错误： ?...TSINGSEE青犀视频运维团队会频繁用到wireshark进行抓包，比如之前解决过的通过抓包RTMP协议保存视频流为H264文件、通过抓包分析视频流媒体直播点播平台的页面报错原因。
library(SeuratData)InstallData('pbmc3k')引用数据中是使用SCTransform()标准化的，因此我们在这里使用相同的方法来标准化数据集。...这是UMAP包建立的预期行为和功能，但可能会掩盖查询中可能感兴趣的新单元类型的存在。在我们的流程分析中，我们绘制了一个包含发育和分化的中性粒细胞的query数据集，这不包括在我们的参考文献中。...我们发现，合并参考和查询后计算新的UMAP(“从头可视化”)有助于识别这些簇，如补充图8所示。在“从头”可视化中，查询中的独特细胞状态保持分离。...作为参考，我们使用了我们使用加权最近邻分析(WNN)分析的人类BMNC的Cite-Seq参考此节展示了与上一个节上的PBMC示例相同的引用两个数据集的功能。...由SaveAnnoyIndex()创建的文件可以与引用Seurat对象一起分发，并添加到引用中的邻居对象。
library(SeuratData) InstallData('pbmc3k') 参考集使用SCTransform()标准化，使用相同的方法标准化查询集。...这是 UMAP 包所建立的预设行为和功能，但可能会掩盖查询集中感兴趣的新细胞类型。 在我们的手稿中[8]，我们映射了一个包含发育和分化的中性粒细胞的查询数据集，这个细胞类型不包括在我们的参考集中。...我们发现，在合并参考和查询集后计算新的 UMAP（"从头可视化"）有助于识别这些类型，如文中补充图 8 所示。在"从头"可视化中，查询集中特异的细胞状态仍然被分离。...我们使用加权邻近分析（WNN）[9]中的人类BMNC的CITE-seq作为参考。 此教程显示的参考映射功能与前面的 PBMC 示例相同。...我们还可以计算和投影 PCA ，但在使用 WNN 分析构建的多模式参考集时建议使用 sPCA。 sPCA 计算一旦完成，可以快速投影到每个查询数据集上。
lang=eng 一、ade4TkGUI简介 ade4是里昂大学生物统计学和进化生物学实验室（UMR 5558）开发的R包。...始于2002年，发现这个R包是提供图形用户界面的。目的是促进对 ade4[1]软件包的访问，尤其是对于初学者或偶尔使用的用户。...ade4TkGUI是 GitHub[2]软件包，正在开发的版本可在此处用于 Mac[3]和 Windows[4]。 二、安装和使用 ade4TkGUI是R-Forge[5]软件包。...软件包的主要功能如下： 数据导入[8]（读取数据文件和ade4内置数据集） img 基本的多元分析方法[9]（ACP，AFC，ACM，PCO） 包括个人组的方法[10]（组[11]内/组间分析，判别分析...因子得分的自动分类[16]（ordiClust） 软件包的其他功能（尤其是K-array方法）将在ade4TkGUI的[17]更高版本中添加[18]。
此外，还需要安装最新版本的uwot包和SeuratDisk。...为了演示到这个多模态参考的映射，我们将使用由10x Genomics产生的2700个PBMCs的数据集，并通过SeuratData包调取。...library(SeuratData) #InstallData('pbmc3k')# 我之前安装过了 参考数据集是使用SCTransform规范化的，因此我们在这里使用相同的方法规范化查询数据集。...我们在这个例子中使用了预先计算的监督PCA (spca)转换。我们建议对CITE-seq数据集使用监督PCA（supervised PCA ），并在本示例上演示如何计算这种转换。...但是，如果查询数据集中存在参考数据集中没有表示的细胞状态，它们将投射到参考数据集中最相似的细胞附近。这是UMAP包所建立的预期行为和功能，但可能会隐藏查询中可能感兴趣的新细胞类型。
，Unity的class包中的内容发生了变化。...这是旧版本从AS打包aar给Unity使用的方法： Unity与安卓交互 之 ✨ 在Android Studio中写代码导出aar包，在Unity中使用交互（小白完整篇） 下面来看一下新版具体的操作实例...---- 示例 第一步：新建一个AS项目，这一点就不多说了，与之前的类似 第二步：将class包与UnityPlayerActivity.java复制到AS项目中 与之前旧版本一致，只需要增加了将UnityPlayerActivity.java...复制到AS中这一步骤。...新版本之后也有其他方法可以同样使用Unity与Android交互，可以参考下面的内容。
PCoA与PCA都是降低数据维度的方法，**但是差异在在于PCA是基于原始矩阵，而PCoA是基于通过原始矩阵计算出的距离矩阵。...**因此，PCA是尽力保留数据中的变异让点的位置不改动，而PCoA是尽力保证原本的距离关系不发生改变，也就是使得原始数据间点的距离与投影中即结果中各点之间的距离尽可能相关（如图）。 ?...PCoA示意图 如何进行PCA和PCoA分析 R中有很多包都提供了PCA和PCoA,比如常用的ade4包。...本文将基于该包进行PCA和PCoA的分析，数据是自带的deug，该数据提供了104个学生9门课程的成绩（见截图）和综合评定。综合评定有以下几个等级：A+,A,B,B-,C-,D。...通常来说在微生物组的研究中，我们会根据物种丰度的文件对数据进行PCA或者PCoA分析，也是我们所说的beta-diveristy分析，根据PCA或者PCoA的结果看疾病组和对照组能否分开，以了解微生物组的总体变化情况
pbmc <- SCTransform(pbmc) pbmc <- RunPCA(pbmc) DNA可及性数据处理 在这里，我们通过执行潜在语义索引 ( LSI )，以处理 scATAC-seq 数据集的相同方式处理...，我们可以使用 Seurat 包中的工具，将细胞标签从现有的 PBMC 参考数据集中转移过来。...请注意，加载参考数据集需要安装 SeuratDisk 包。...Seurat v4 中的加权最近邻方法，我们可以计算代表基因表达和 DNA 可及性测量的UMAP图。...通过省略 genes.use 参数，可以使用相同的函数来找到所有基因的链接： DefaultAssay(pbmc) <- "ATAC" # first compute the GC content for
大家平时都会用到一些回归模型，今天我们来看一个集合多个模型建模和可视化的包mixomics。首先看下此包的所包含的方法列表： ?...稀疏矩阵PCA分析，此函数相对与PCA多了keepX参数可以设置在每个组件起作用的前几个基因或者样本。 ?...通过对两个矩阵的结构建模，PLS超越了传统的多重回归。与传统的多元回归模型不同，它不局限于不相关的变量。...PLS的优点之一是它可以处理许多有噪声的、共线性(相关)和缺失变量，还可以同时在Y中建模几个响应变量。 ?...至此整个包的功能介绍完了，具体的应用希望大家各显神通. 欢迎大家学习交流！
今天做PCA分析时，发现了这个ggord包，绘图很给力。利用官方的文档，学习一下。...R中两个函数prcomp和princomp的区别 prcomp函数，可以接受原始数据，在函数中定义scale .= TRUE，center = TRUE princomp函数，需要使用标准化后的数据，即...dd = scale(iris[,1:4]，使用dd作为对象 两者PCA结果是完全一致的，不过PC2的得分，正负是相反的，只是作图有区别，结果一致。...使用FactoMineR包中的PCA函数进行分析 可以看到，结果一致。...使用ade4包中的dudi.pca函数进行分析 可以看到，分析结果一致。
我们使用人类BMNC的CITE-seq参考数据集，并使用加权最近邻分析(WNN)进行分析。 这里展示了与的PBMC示例相同的参考数据映射功能。...我们也可以计算和投射一个PCA投影，但是建议在处理由WNN分析构建的多模态引用时使用sPCA。 sPCA计算执行一次，然后可以快速地投影到每个查询数据集中。...这个步骤是可选的，但是可以提高映射多个样本的速度。我们计算参考数据集在sPCA空间中的前50个邻居，并将这些信息存储在spca中（cache.index = TRUE）。...SaveAnnoyIndex()创建的文件可以与参考数据的Seurat对象一起分发，并添加到参考集中的邻居对象。...across 5000 samples within 1 assay Active assay: RNA (17369 features, 0 variable features) 然后，我们以与参考数据相同的方式均一化查询
使用Stuart*, Butler* et al, Cell 2019提供的CITEseq数据作为示例，含有30,672 scRNA-seq 和 25 antibodies数据。...一 载入R包，数据 使用SeuratData中的bmcite数据示例，展示CITEseq数据中的单细胞转录组和蛋白数据的结合 。...如果代码直接安装bmcite有问题的小伙伴可以在网页中输入http://seurat.nygenome.org/src/contrib/bmcite.SeuratData_0.3.0.tar.gz 直接下载..., pca, apca 注：这里使用所有的ADT特征进行降维，此外注意设置reduction.name，以避免覆盖 。...3，WNN 对于每个细胞，我们根据RNA和蛋白质相似性的加权组合识别数据集中的多模态邻居，并将结果存储在neighbors插槽中，注意reduction.list中的pca 和 apca 要和前面单独分析时定义的名字一致
ade4包里的mstree()和vegan包里的spantree()可画最小生成树。calibrate包支持双变量图和散点图，chplot包可画convex hull图。...delt包提供了许多估计多元密度的函数方法，如：CART和贪婪方法。...主成分在很多方面也有相应的应用，如：涉及生态的ade4包，感官的SensoMinR包。...psy包里有用于心理学的各种程序，与主成分相关的有：sphpca()用球形直观表示相关矩阵，类似于3D的PCA；fpca()图形展示主成分分析的结果，而且允许某些变量间有相关性；scree.plot()...ade4包的ca()和mca()分别做一般的和多重对应分析。vegan包里也有类似的函数。cocorresp可实现两个矩阵间的co-correspondence分析。
这是《Bioconductor 中的 R 包安装教程》的第二篇，完整的文章可以点击阅读原文查阅。...安装新版本的 Bioconductor R 包 Bioconductor 是与特定版本的 R 绑定的，正常来说当 Bioconductor 的包都来自同一版本时，它们的效果最佳。...Bioconductor 开发的，在低版本的 Bioconductor/R 中直接执行BiocManager::install("package")，安装得到的 package 版本默认是与当前版本...，我这里用的是清华大学的，第二行，设定 install.packages 从 CRAN 和 Bioconductor 中搜索包，其实你还可以让它支持比如 R-Forge 以及各种第三方的仓库。...： getOption('timeout') # [1] 60 options(timeout=100) 以上，就是这一次 Bioconductor R 包安装和使用的全部内容，希望对大家有所帮助
基于固定形状划分图像块导致连续结构的分割，这意味着在其他区域使用相似的信息来增强图像的细节。此外，在每个patch中应用的局部注意机制在计算中涉及到不相关的区域，导致了不良的推理。...为了增强局部区域内像素之间的交互作用，在ISPA和SPCA模块之后，我们使用了一个局部注意模块，该模块使用基于窗口的注意。我们使用重叠补丁来加强特征交互。...我们的FFN包含一层归一化层，然后利用特征门控对输入特征进行调制，利用通道注意提取全局信息。然后使用两个全连接层和GELU激活函数。 图4：提出的超像素交叉注意(SPCA)模块。...对于那些“被忽略”的像素，我们利用值投影 来投影得到更新后的特征，然后将这些特征与那些通过超像素内交互更新的像素进行整合。与SPCA模块类似，我们在ISPA模块之后采用了相同的FFN。...例如，对比“B100/148026”图像的重建结果，我们的模型得到的结果与HR非常接近，而其他没有非局部注意的竞争SISR模型如CARN和IMDN不适合恢复这样严重受损的区域。
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